编辑导语：作为一个运营，你是否曾经历过，费力引入了优质内容，产品却告诉你不合适的情况？这个时候，该怎么办呢？本文作者从内容分发、内容理解、内容生产三个部分梳理了内容型生态运作的逻辑，希望能给你带来一些启发。
作为运营你是不是，也遇到费劲引入的优质内容，结果产品却告诉你不合适？
最近我们同学与产品吵的不可开交，事情是这样的，我们在内容生态项目，运营同学负责优质内容引入和生产，结果分发量很惨烈，答应给创作者的分润金额没办法兑现。
运营同学急了，跑到产品那里问：为啥没有分发？
结果产品同学给的反馈是，内容质量不够好？
在运营视角里，认为内容质量足够好，问题出在分发上。但，产品却认为业务数据逐步上涨，他们做的没有问题，如果没有被分发只能说明引入内容质量不行。两者僵持不下。。。
针对这件事儿，每角色都有各自立场，站在同一水平线，很难说清楚谁的问题。
所以，要想把事儿继续推进，需要先抛开立场，从业务角度出发进行梳理，于是我梳理了下内容型生态运作的逻辑，然后从中去定位问题。
内容生态分为内容分发、内容理解、内容生产三个部分，接下来我们一个个说。
内容分发是离用户最近的一环。
内容分发无非几类，基于明确目的分发、用户关系分发、推荐分发（也叫被动分发），以及圈层分发等。
明确目的分发是指，用户带有目的去看内容或者找相关结果。比如话题或者搜索场景，特点是谁看到结果都是一样的。
用户关系分发是指，用户加好友或者关注后，这些被关注或者加好友的用户发布内容，聚合形成的信息流展现给你。比如好友或者关注Tab。
推荐分发分发是指，平台基于对用户和内容理解进行内容下发，同时根据浏览和互动等后验的数据，进行持续完成扩量。推荐分发一般也是内容平台的主力场景，比如推荐或者首页tab（当然有一部分流量也会用于扶持新创作者，或新类型的内容）。
除此之外，还会有圈层进行分发的，是基于最新互动对全部内容进行排序，没有经过平台筛选，对浏览用户来说，信息过载。比如贴吧、豆瓣小组、微博超话等。
在了解分发场景后，平台为了不断扩充总的分发量，也会有自己主张，一般会呈现两种趋势：
1）由私域向公域拓展
如果产品定位本身是基于私域分发，一般会尝试扩展公域场景。因为私域分发较为封闭，导致一篇好文章对平台供给价值有限。
典型就是微信，只有互相好友的人才能看到用户发的文章。但是对于平台来讲，需要这个内容人还有很多，所以平台为了让内容流动起来，做的“看一看”通过用户主动互动，让私域内容向公域拓展。
2）在公域下补充私域
由于产品规模相对规定，所以基于算法分发天花板是固定的，同时，算法分发侧重也会有阶段性的调整，所以为了创作者有稳定流量，以及平台能有更多分发场景，产品主张用户建立自己的私域流量，典型就是小红书、抖音。
通过对所有分发场景的捋顺，我们再回头看文中开头问题，可以定位到大家分歧点，是在推荐分发侧流量给予不充足，同时由于推荐分发不足，用户也没有办法建设自己私域流量。接下来我们再深入去看是什么影响的。
内容理解是内容分发的上游，它是把成千上万条内容，翻译成机器能懂的语言，然后推荐到你面前。
上面我们说到几个分发场景，对于基于用户关系、圈层分发几个场景，一般是没有内容理解环节的，你关注的用户/圈子发什么内容，平台会全推到你的面前。
而，推荐分发场景会有内容理解环节。那它是怎么运作的呢？
首先，对用户发布成千上万内容进行次“众筹”，即将好的内容放入内容池。其次，对内容池内容“翻译”成机器能懂语言，再分发给用户。翻译过程过于技术层面，这里重点说下内容众筹以及常见的三种情况。
一种是平台有自己明确内容要求，知道要什么类型内容，所以只有满足要求，才能入内容池才会被算法分发。
另种，平台没有定义明确内容要求，只要不是违法、涉政内容都能入内容池。前者是主动捞取，后者是主动剔除，同时他们都遵循着根据用户反馈的数据，持续扩量。
还有一种，“保量”模式，平台定义每个内容起始的分发量，然后根据用户反馈效果，持续分发扩量。
1）有明确内容要求的平台
分发效果更为“可控”。同时可以通过明确要求，把内容生产、内容理解、分发上下游环节“串联”在一起，怎么做到的呢？
首先，要有统一标准：一般两个维度，一个是基础要素、一个是信息增量。基础要素是指组成内容部分，对于视频来说封面、标题、视频清晰、信息表达完成性都是基础要素。
但只满足基础要素是远远不够的，看起来更像个“没有感情”的新闻。所以这里引入信息增量的概念，比如表达方式、内容架构、渲染氛围，这些能调动情绪的表达。
其次，上下游团队协同：有明确的标准共识后，“内容生产侧”按照这个要求做活动引入内容，“内容理解侧”按照这个要求做内容众筹，“内容分发侧”把这些优质内容送到用户面前。比如，抖音最近在做生活服务品类内容，完成几个环节完整串联。
最后，继承公司战略：作为内容社区，内容理解板块有继承公司战略的使命，而使命有可能是阶段性变化的。
比如某视频平台，开始的时候分发量充足而创作者不足的时候，一般创作者发布内容都能获得流量。后期当平台创作者过多，平台开始处于“选择创作者状态”，谁变现效率高会倾斜谁，所以后来我们在产品首页看到大量种草内容（每次战略变化注定会让一批创作者火起来，也注定会影响原有创作者利益）。
2）没有明确内容要求的平台
分发效果更为“失控”。由于我们只是剔除了不健康的内容，但却把好内容与质量较差或低俗内容混合在一起，会带来啥后果呢？会让劣币驱逐良币。
比如，A是一条搬运的软色情内容，B是一条创作者者熬了2个通宵写精品内容，结果A内容开始推送一波人，点击转化以及时长效果好于B，所以获得了持续分发的流量也高于B，导致B类优质内容在平台并不能很好的分发，所以慢慢的B创作者开始出逃了。比如，可以看到某平台，左侧的搬运内容的互动量远高于右侧原创内容。
同时由于没有明确内容要求，所以业务协同上，没有办法将上下游团队（即“内容生产侧”、“内容理解侧”、“内容分发侧”）串联在一起，团队中各自搞各自的，很可能生产端内容引入一大堆，最后分发不出去，用户看到内容都是低俗、低质内容，长期以来，会导致优质创作者出逃。
但是，这个问题确实不容易发现，因为只从点击效果和时长来看数据是好的，虽然这种方式忽略了内容质量，但它的分发逻辑满足数据（点击和时长）越好分发人越多。为啥数据好却导致创作者出逃呢？
其实这个只是局部数据变好，却没有看创作者相关的数据，比如创作者发布留存和发布频率等。基于推荐分发承载数据，不是只有留存和时长，应该关注更多内容生产侧数据。
3）根据打分进行保量推荐
效果通常是是负的，一般用的比较少，除非是平台为了扶持某些特定人群或者内容，而选择性牺牲一部分收益。
在知道几种内容理解情况后，回归到我们文中开头问题，经过分析后，我们在内容理解有极大的问题，属于提到的第二种情况。
首先对引入内容标准产品和运营没有达成共识，对好内容都有一套自己理解，行动上就各做各的。
另外衡量内容生态指标，产品同学只关注局部变化，认为留存和时长好就是好的，而忽略了对创作者相关的数据。
内容理解就说到这里，我们再看看内容生产。
内容生产是内容理解的上游，要是有持续的内容，就需要有稳定的供给端，内容生产核心就是要完成创作者的运营。
创作者运营，其实就是把成千上万用户，根据“共性”归为几类用户，然后对这几类用户提供针对性服务。秉承这个思路呢，我们将UGC内容平台的创作者运营，大体分为三类，普通用户、平台创作者、站外创作者，运营策略一般是“养”、“挖”、“拉”。
“养”：目的是把普通UGC用户养成创作者，常用方式是：“触点+低门槛+正向反馈”引发用户进行参与，最后通过持续触点让用户养成习惯。
举个应用实例，在李宇春的超话里面，我们经常看到话题主，发布关于李宇春相关的讨论话题，同时话题参与方式比较简单，只要发布固定格式内容即可。作为一个玉米，看到自己感兴趣话题又是这么低操作成本，忍不住参与起来，参与完后话题主会主动跟我进行互动，自我有一种被看到的感觉，当再次有话题出现时，我猜你也会主动参与吧（这种方式目的不断扩大了创作者上层漏斗）。
“挖”：通过养的方式让普通用户有了第一次发布行为，甚至发布频率越来越高，这个时候我们从中挖掘潜力创作者。在成为创作者后，我们通过不断“动力+能力”不断为其赋能，在动力上，不断往生产优质内容和经营粉丝方面做牵引（常用方式一般与分润结算挂钩）。在能力上，不断完成助推，提升发布优质内容和对粉丝经营能力。
为了与下游的内容理解和分发做好配合，需要运营会通过创作者者运营完成内容调度，一般通过话题或者活动方式做好引导，向创作者传达平台需要什么内容。
“拉”：目的是站外创作者拉到我们平台内。一般会在自己平台创作者打造出标杆后再进行，常见实现方式，就是根据拉人头数量给予相应金钱激励。
回归到我们文中开头问题，在内容生产环节，我们更多缺少内容调度，没有明确向创作者传达平台需要什么内容，而让其野蛮生长。
可以看到，我们在每个环节都踩到了坑，正确的方式应该怎么做呢？
1）明确标准：对“好”内容进行定义，同时拟定出合理评估指标，非局部变好指标，保证上下游形成共识。
2）内容理解：按照明确标准进行严格筛选内容。
3）内容生产：完成创作者侧联动，不仅做好内容调度，同时调整能力和动力适配新的标准。
4）内容分发：分发模型做好适配，如果短期难达到效果，可以适当从总流量池进行划分，比如之前增加直播生态，现有算法基于用户点击和时长数据，进行持续推量。直播一般观看时长比较长，这个模型体系下占优势抢占其他媒体分发可能性。所以，从总流量池按照视频、图文、直播几种媒体类型，进行比例切分。
整体分析完后，双方同学感觉到了清晰了很多，也互相了解各自板块运作的模式。于是大家快速达成一致，打算朝着这个方向进行尝试。
从这件事，我也沉淀几个可以迁移的小方法，分享给大家：
1）选择“要什么”和“什么不要”差别很大：（除非选择要的标准足够低，或者选择不要的标准足够高）。前者目的性会更强，也可以围绕目的找到找方法，后者目的性弱，而且容易系统里的劣币驱逐良币。比如文中内容理解关于内容标准部分。
2）选对指标很重要：如果指标变好，但事儿却没有变好，说明指标选择不对，或者只是业务的局部指标，非全局指标。比如文中判断内容理解是否做好，之前只看留存和时长，其实也要看对创作者影响。
3）协同做事儿抛开立场回归事情本身：这样会让沟通成本变低，且更容易找到问题。比如产品和运营发生冲突，首先做的抛开立场，分析业务运转逻辑在定位问题，再看谁来负责。
最后，分享一句最近喜欢的话，尝试通过【新】的角度看待问题，会有很多不同的解法。
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